zoukankan      html  css  js  c++  java
  • C#简单数字验证码解析

    这几天都在研究验证码解析,写了一个DEMO,对于纯数字且生成位置变化频率较低的图片识别效果还算满意,准确率在80%以上,更高级别的验证码还有待研究。

    CSharp简单数字验证码解析.rar

    具体实现思路:以4位数字的验证码为例

    1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中,每位存入0-9对应的代码,每个数可以多存这样可以提高识别率;

    2、获取验证码image以后,对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码;

    3、去背景色,这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。

    去除背景的算法,依赖于验证码图像的特征:

    1、首先需要知道背景色 
      最简单的方法就是把最左上角的点的量化值作为背景色。
      优化一点可以取图像矩形的topleft,topright,bottomleft,bottomright这4个点比对。
      或者取更边界上更多点比对。

    2、扫描m*n图像矩形,从每个具有背景色的点出发找到整个连接块,设置matrix[i,j]=0。
      这是一个很简单的带剪枝的DFS算法,很快就能把背景色去除,本例用第二种。

    4、去噪声:这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。
      孤立点的定义:某个点,周围没有与该点等值的点。
      或者某个连接块,该连接块的元素的个数小于某个给定值K, 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点,有助于去处噪声。
      去噪声算法:参照去背景算法。

    5、图像锐化:图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况,这一步可以跳过。

    6、图片有效区域截取:这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉,只留下验证码字符图片,这样保证分片的准确性。

    7、图片分片处理,这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。

    1、连接块法:找到矩阵中除背景外所有的连接块,把每个连接块作为一个子图。
      不适用于子图存在断裂的情形。
       实现:带剪枝的DFS。

    2、子图分割:如果验证码是定长的,且字符之间等距。
      可以用一个简单的垂直分割把子图提取出来。
      这种方法适用于子图断裂,用连接块法提取失败的情形。 本例用第二种。

    3、有某些类型的验证码用上面2个方法都难以提取子图

    8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较,取得相似度最高的即要验证码的字符;

    注:如果DB的样本越多,识别的准确率也越高,但是速度会相应变慢

    主要实现方法:

    /// <summary>
            /// 根据RGB,计算灰度值
            /// </summary>
            /// <param name="posClr">Color值</param>
            /// <returns>灰度值,整型</returns>
            private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr)
            {
                return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) >> 16;
            }
    
            /// <summary>
            /// 灰度转换,逐点方式
            /// </summary>
            public Bitmap GrayByPixels()
            {
                for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
                {
                    for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
                    {
                        int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j, i));
                        bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(tmpValue, tmpValue, tmpValue));
                    }
                }
                return bmpobj;
            }
    /// <summary>
            /// 得到图片有效区域,使切分图片更加精确
            /// </summary>
            /// <param name="_bitmap"></param>
            /// <returns></returns>
            private Bitmap CutMap(Bitmap _bitmap)
            {
                Rectangle rg = new Rectangle(int.Parse(updX.Value.ToString()), int.Parse(updY.Value.ToString()), _bitmap.Width - int.Parse(updW.Value.ToString()), _bitmap.Height - int.Parse(updH.Value.ToString()));
                //Rectangle rg = new Rectangle(1, 0, _bitmap.Width - 10, _bitmap.Height );
                Bitmap bitmap = _bitmap.Clone(rg, _bitmap.PixelFormat);
                return bitmap;
    
            }
    /// <summary>
            /// 切分图片
            /// </summary>
            /// <param name="_bitmap"></param>
            /// <param name="row"></param>
            /// <param name="col"></param>
            /// <returns></returns>
            private Bitmap[] SplitImg(Bitmap _bitmap, int row, int col)
            {
                int singW = _bitmap.Width / row;
                int singH = _bitmap.Height / col;
                Bitmap[] arrmap = new Bitmap[row * col];
                Rectangle rect;
                for (int i = 0; i < col; i++)
                {
                    for (int j = 0; j < row; j++)
                    {
                        rect = new Rectangle(j * singW, i * singH, singW, singH);
                        arrmap[i * row + j] = _bitmap.Clone(rect, _bitmap.PixelFormat);
                    }
                }
    
                return arrmap;
            }
    /// <summary>
            /// 获取数字对应的二值化代码
            /// </summary>
            /// <param name="_bitmap"></param>
            /// <param name="p"></param>
            /// <returns></returns>
            private string GetCodebybitmap(Bitmap _bitmap, Panel p)
            {
                StringBuilder code = new StringBuilder();
                Graphics g = p.CreateGraphics();
                for (int i = 0; i < _bitmap.Width; i++)
                {
                    for (int j = 0; j < _bitmap.Height; j++)
                    {
                        int r = _bitmap.GetPixel(i, j).R;
                        if (r < 100)//常用的是灰度128
                        {
                            code.Append("1");
                            g.DrawString("-", new Font("宋体", 12), new SolidBrush(Color.Blue), new Rectangle(i * 5, j * 5, 12, 12));
                        }
                        else
                        {
                            code.Append("0");
                        }
                    }
                }
    
                return code.ToString();
    
            }
    

    效果:

    image

  • 相关阅读:
    L2R 三:常用工具包介绍之 XGBoost与LightGBM
    连续特征自动离散化
    优化算法
    L2R 一:基础知识介绍
    深度学习--pytorch安装
    vim实用操作指南
    小贴士--Python
    setInterval和clearInterval应用小实例
    表单应用举例
    容器
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ivanyb/p/2262964.html
Copyright © 2011-2022 走看看